田渊栋官宣创业！Recursive_SI获6.5亿美元融资，目标打造递归自我改进AI

导语：田渊栋官宣创业！Recursive_SI获6.5亿美元融资，目标打造递归自我改进AI。

离开Meta后，田渊栋正式踏上创业之路。刚刚，初创公司Recursive_SI公开亮相，并披露了豪华的创始人名单，其中就包括田渊栋。

创始团队星光熠熠

Recursive_SI的创始团队包括田渊栋、Richard Socher（CEO）、Tim Rocktäschel、Jeff Clune、Tim Shi、Caiming Xiong、Alexey Dosovitskiy等人。

这些创始成员曾参与建立Salesforce和Uber的AI研究实验室，并在OpenAI、DeepMind、Google Brain以及Meta等团队担任领导职务，拥有丰富的科研与创业经验。

融资与估值

Recursive_SI筹集了6.5亿美元，估值高达46.5亿美元。本轮融资由GV（Google Ventures）和Greycroft领投，AMD Ventures和NVIDIA也参与了重要投资。

愿景：递归自我改进AI

Recursive_SI致力于打造一种能够自主进行实验、以安全方式自我改进的人工智能——在一个开放式的自动化科学发现过程中不断演进。公司认为这是通向超级智能的最可能路径。

团队成员与研究方向

目前团队已超过25人，并仍在持续扩张，吸引了众多优秀人才，包括即将入职的诸葛鸣晨。诸葛鸣晨现为Recursive创始成员，博士毕业于KAUST计算机科学专业，师从“LSTM之父”Jürgen Schmidhuber教授。他的研究方向聚焦于代码智能体、递归自我改进（RSI）以及下一代机器范式。

自2023年起，诸葛鸣晨开始系统探索RSI方向。在MetaGPT时期，他便提出智能体应具备持续自我优化与能力演化的机制。其代表作包括：

• GPTSwarm：被认为是LLM时代最早期的RSI系统范式之一，首次系统性提出并验证了基于Graph-based Agents的自组织协作框架，通过动态图结构实现智能体之间的协同、反馈与能力演化。
• Agent-as-a-Judge：探索了长时程任务中的持续反馈与自我评估机制，解决智能体在复杂任务中的连续性与稳定优化问题。
• NeuralComputer：面向下一代AI系统架构，探索融合记忆、推理与自主演化能力的新型机器范式。

可见，Recursive_SI的研究团队在递归自我改进方向具备深厚的学术积累。

行业前沿领域

田渊栋等多位创始人在X上宣传：我们正在打造一种能够自动发现知识并递归自我改进的人工智能——这一开放式过程将从根本上改变科学与技术的进步方式。

在递归自我改进人工智能的多个核心领域，团队处于行业前沿。成员们曾在开放式算法、质量多样性算法、AI生成算法、自我改进编程智能体、自动化红队测试与能力发现、提示词工程及其自动化、学习挑战与环境生成、基础世界模型、自然语言处理深度学习、视觉Transformer、检索增强生成以及AI科学家等方向取得过重大突破。

Recursive_SI接下来的研究成果令人期待。